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Python高级编程课程，实践驱动的深度学习体验

Python编程高级教程David Beazley开源课程编程技巧Github开源项目

David Beazley设计的高级Python编程课程，通过实践练习深入探讨Python语言特性和工作原理。课程采用练习驱动方式，涵盖生成器、协程、元编程等高级主题，帮助开发者构建更完整的Python语言心智模型。基于Python 3.6特性集，旨在增强程序员开发复杂高效程序的能力，适合具备Python基础并希望从编写短小脚本过渡到开发更复杂程序的开发者。全部课程资料在GitHub开源，遵循知识共享许可协议，完成全部内容约需30-50小时。

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介绍相关项目
llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践
GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络
LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识，然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究，及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践，提供互动辅助工具和丰富笔记本，有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。
ml-course - 机器学习课程介绍，涵盖基础理论、实操任务和丰富资源
Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目
这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者，内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等，是系统学习机器学习的理想资源。
ML-For-Beginners - 12周机器学习课程，涵盖回归、分类、聚类等经典技术
CurriculumData ScienceGithubMachine LearningMicrosoftScikit-learn开源项目
Microsoft提供的12周机器学习课程，共26节课，帮助初学者学习回归、分类、聚类等经典机器学习技术。课程内容丰富，包括预习复习测验、书面指导、视频演示和项目实践，覆盖基础知识、历史、自然语言处理、时间序列预测和强化学习。通过项目学习方式，学生能在实际操作中掌握新技能。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习
《动手学深度学习》是一个免费在线资源，提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例，旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家，适合自学和教学使用，包含可运行的代码和工程技能训练。
MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程
Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法
MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。
deep-learning-coursera - 深入学习深度学习并探索人工智能领域
Andrew NgCourseraDeep Learning SpecializationGithubMachine LearningNeural Networks开源项目
Coursera上的深度学习专项课程，帮助学习者掌握神经网络和深度学习的关键概念与技术。课程由知名教授Andrew Ng讲授，涵盖基础神经网络构建、参数优化、卷积神经网络和序列模型的实际应用。课程包括丰富的编程作业和案例研究，帮助学习者通过实践巩固知识。无论初学者还是有经验的开发者，都能通过该课程提升深度学习技能，进入人工智能领域。
TensorFlow-Course - 从入门到精通的TensorFlow免费教程
GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络
TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程，配套清晰的源代码和文档，适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本，确保您使用的是最前沿技术。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。
Practical_DL - 秋季深度学习课程资源与实践指南，适用于学习者和开发者
Deep LearningGithubPyTorch开源项目深度学习神经网络课程
2023秋季深度学习课程，涵盖讲座和实践材料，可在本地或Google Colab完成作业。通过Telegram讨论问题，学习课程包括深度学习基础、技巧及卷积神经网络等，由资深导师提供材料，持续改进。
Ai-Learn - 人工智能学习材料，包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习
GithubPython人工智能开源项目数据分析机器学习深度学习
Ai-Learn提供全面的人工智能学习材料，包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习。项目通过200多个案例、数据集与教程，协助学习者高效学习与避免常见错误，适合各层次人士。
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